автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Алгоритмы оценки временного положения сигналов в радиотехнических системах передачи данных при наличии мешающих отражений и помех с неизвестными параметрами

Павлов Александр Сергеевич

АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ ВРЕМЕННОГО ПОЛОЖЕНИЯ СИГНАЛОВ В РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ ПРИ НАЛИЧИИ МЕШАЮЩИХ ОТРАЖЕНИЙ И ПОМЕХ С НЕИЗВЕСТНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ

Специальность: 05.12.04 - Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения

-6 ОКТ 2011

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

НОВОСИБИРСК-2011

4855487

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Новосибирский государственный технический университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Вострецов Алексей Геннадьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Абденов Амирза Жакенович

кандидат технических наук, с.н.с. Лозовский Игорь Филиппович

Ведущая организация: Федеральное государственное образовательное

бюджетное учреждение высшего

профессионального образования «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики», г. Новосибирск

Защита состоится октября 2011 г. в часов на заседании

диссертационного совета Д 212.173.08 при Новосибирском государственном техническом университете по адресу: 630092, Новосибирск, пр. Карла Маркса, 20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Новосибирского государственного технического университета.

Автореферат разослан «ДО» сентября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Полубинский В. Л.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Задача обеспечения устойчивой передачи данных между быстродвижущимися объектами в условиях многолучевого распространения сигналов и действия внешних помех является одной из наиболее актуальных задач развития современных беспроводных мобильных систем передачи данных.

В ряде отечественных и зарубежных мобильных радиосистем передачи данных применяется интервально-временное кодирование (ИВК) в сочетании с времяимпульсной модуляцией (ВИМ) сигналов с базой В = 1 - формат ИВК-ВИМ. Предназначенные для таких систем алгоритмы до сих пор основываются на классической теории приема сигналов на фоне аддитивного гауссова шума без учета априорной неопределенности сигнала и помех, преодоление априорной неопределенности достигается в основном за счет проведения дополнительных измерений параметров сигнала, помех и состояния канала передачи в точке приема.

В системах связи между рассредоточенными мобильными объектами, например, летательными аппаратами, наряду с собственными флуктуационными шумами приемного устройства действуют также внешние помехи - импульсные и непрерывные помехи от сторонних систем, диффузные отражения от подстилающей поверхности и сигналоподобные помехи типа зеркальных отражений от земли и местных предметов. Для обеспечения устойчивой передачи данных в таких условиях предусматривается возможность повторной передачи данных в случае потери пакета. Все это позволяет обеспечить скорость передачи данных не выше 30-40 кбит/с. Кроме того, такие системы оказываются практически не защищенными от узкополосных импульсных (УИП) и непрерывных помех. Известные алгоритмы не обеспечивают возрастающие требования к скорости передачи данных в каналах связи. При работе в условиях быстрого перемещения подвижных объектов, совершении ими сложных маневров и при наличии специально поставленных помех проблема еще более усугубляется.

Одной из ключевых проблем при обеспечении достоверности и качества приема в мобильных системах передачи данных является синхронизация источника и приемника. От того, насколько качественно осуществлена синхронизация, будет зависеть процесс дальнейшей обработки сигналов -демодуляция и декодирование, а также характеристики приема в целом. В свою очередь, процесс синхронизации основывается на временной фиксации синхросигнала (его обнаружении и оценке временного положения). Поэтому проблема разработки алгоритмов обнаружения и оценки временного положения сигналов в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и непрерывных помех при больших скоростях перемещения объектов является актуальной.

Вопросы оптимального приема на фоне флуктуационных шумов, в том числе в условиях априорной неопределенности, в настоящее время являются детально разработанными, большой вклад в решение этой проблемы внесли

отечественные и зарубежные ученые В. А. Котельников, Б.Р.Левин А.П. Трифонов, Ю.Г. Сосулин, П.С.Акимов, В.И. Тихонов, П.А. Бакут, В.А. Богданович, Ю.С. Шинаков, М.С. Миронов, У. Петерсон, Т. Бирдзолл, У. Фокс, Л. М. Финк, Г. Найквист, А. Пистолькорс, В. И. Сифоров.Н. Т. Петрович, Ю.Б. Окунев, К. Р. Кан, К. В. Хелстром и др. Теория алгоритмов обработки сигналов для случая, когда наряду с флуктуационным шумом присутствуют мешающие отражения и внешние помехи, находится в стадии развития, о чем свидетельствует большое число публикаций в периодической печати и монографиях.

Перспективным направлением развития систем связи между мобильными объектами в подобной помеховой обстановке считается применение широкополосных сигналов с большой базой, обладающих известными преимуществами перед сигналами с малой базой.

В существующих широкополосных системах на сегодняшний день не решена задача приема сигналов от быстродвижущихся (со сверхзвуковой скоростью) объектов в условиях действия внешних помех типа мешающих отражений от подстилающей поверхности и местных предметов, а также импульсных и непрерывных помех от сторонних систем в условиях априорной неопределенности.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование алгоритмов обнаружения и оценки временного положения сигналов в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. выбор и обоснование моделей полезного сигнала и помех в мобильных системах передачи данных между подвижными объектами, движущимися с большой скоростью;

2. разработка формата полезного сигнала, обеспечивающего заданные характеристики приема в условиях действия помех и движения объектов с большой скоростью;

3. разработка алгоритмов режекции априорно неопределенных сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех;

4. разработка алгоритмов обнаружения и оценки временного положения сигнала в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов;

5. оценка эффективности алгоритмов обнаружения и оценки временного положения сигнала;

6. оценка практической реализуемости разработанных алгоритмов.

Методы исследований. При выполнении исследований в данной работе

применялся комплексный подход к решению поставленных задач, включающий использование методов теории вероятностей и математической статистики,

статистической теории анализа и синтеза радиотехнических систем и имитационного моделирования.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается корректной постановкой задач, строгостью применяемого математического аппарата, результатами имитационного моделирования, положительными результатами апробации и внедрения предложенных алгоритмов.

Основные положения и результаты, выносимые на защиту:

1. метод режекции квазигармонических помех с априорно неопределенными параметрами;

2. обоснование выбора параметров алгоритма режекции априорно неопределенных сигналоподобных помех;

3. алгоритмы обнаружения и оценки временного положения сигналов в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов.

Научная новизна работы:

1. предложенный метод режекции априорно неопределенной квазигармонической помехи основан на предварительной грубой оценке ее частоты и использовании принципа инвариантности относительно фактического значения частоты помехи в заданной окрестности полученной оценки, что обеспечивает подавление помехи не менее чем на 136 дБ при любом фактическом значении частоты помехи в этой окрестности и энергетических потерях сигнала не более 0.17 дБ;

2. разработанные алгоритмы обнаружения и оценки временного положения сигналов, основанные на предварительной режекции сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех и применении принципа инвариантности для преодоления априорной неопределенности их параметров, а также параметров сигнала и мощности шума, позволяют обеспечить устойчивость характеристик эффективности алгоритмов в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех;

3. обоснование выбора параметров алгоритмов режекции отраженного сигнала, узкополосной импульсной и квазигармонической помехи, а также формата сигнала позволили установить значения параметров алгоритмов, обеспечивающие заданные значения вероятности аномальной ошибки, пропуска сигнала и погрешности оценки временного положения сигнала в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов.

Практическая ценность результатов состоит в том, что предложенные алгоритмы режекции помех, обнаружения и оценки временного положения сигнала, а также значения их параметров позволяют создавать программное обеспечение перспективных радиотехнических систем передачи данных и

обеспечить оценивание временного положения полезного сигнала с точностью до 1 периода дискретизации в условиях действия флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех, а также при наличии временного рассогласования моментов взятия отсчетов наблюдаемого процесса и опорного сигнала при больших скоростях движения подвижных объектов.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту результаты работы получены автором лично. Из 12 опубликованных работ 9 работ написаны в соавторстве. В работах, опубликованных в соавторстве, результаты, связанные с темой работы, получены лично автором.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях: 3rd International Forum on Strategic Technologies (IFOST-2008) (г. Новосибирск, 2008), 2008 IEEE Region 8 International Conference on Computational Technologies in Electrical and Electronics Engineering "SIBIRCON 2008" (Новосибирск, 2008), IV МПжнародна науково-техшчна конференщя "Сучасш шформацшно-комушкацШш технологи" COMINFO"2008 (Ливадия, Крым, 2008), V М1жнародна науково-техшчна конференщя "Сучасш ¡нформацшно-комушкацшш технологи" COMINFO"2009 (Ливадия, Крым, 2009), Пятая международная научно-практическая конференция «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (г. Санкт-Петербург, 2008), Всероссийская научно-техническая конференция молодых ученых и студентов «Современные проблемы радиоэлектроники» (г. Красноярск, 2009), научные конференции «Дни науки НГТУ» (г. Новосибирск, 2008, 2009, 2010).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано двенадцать печатных работ, в том числе 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов докторских и кандидатских диссертаций. Из них 5 научных статей, 7 - в материалах международных и российских конференций.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы были внедрены в НИР, выполненные по грантам РФФИ (проекты № 05-01-00361-а «Исследование алгоритмов решения задач обнаружения и оценивания сигналов на выходе каналов с замираниями в условиях априорной неопределенности характеристик полезного сигнала, канала и помех», 2005-2006 г., и № 08-01-00031-а «Исследование алгоритмов решения задач обнаружения и различения сигналов в условиях воздействия негауссовых помех с неизвестным распределением и селективных замираний в канале передачи с неизвестными характеристиками» 2008-2010 г.), проекту № 2.1.2/658 «Создание нового класса помехоустойчивых алгоритмов обработки сигналов в цифровых мобильных системах передачи данных при больших скоростях перемещения объектов, многолучевом распространении сигналов и воздействии внешних помех» в рамках Аналитической ведомственной программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2011 г.)», гранту Администрации Новосибирской области «Разработка алгоритмов и формата сигнала для линии передачи данных в радиотехнической системе навигации, посадки, информационного обмена и наблюдения» (2007 г.), гранту

Новосибирского государственного технического университета №33-НСГ-07 «Исследование характеристик приема сигналов в радиотехнических системах передачи данных между быстродвижущимися объектами» (2007-2008 г.), а также на предприятии ЗАО «ВНИИРА-Навигатор» (г. Санкт-Петербург) и в учебный процесс Новосибирского государственного технического университета.

Структура н содержание работы. Диссертация изложена на 168 страницах, состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 139 наименований и приложения, содержит 6 таблиц и 50 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы оценки временного положения полезного сигнала в условиях действия априорно неопределенных флуктуациошшх шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов.

В первой главе дан обзор современного состояния проблемы оценки временного положения сигнала, рассмотрены задачи обработки сигналов, возникающие при оценке временного положения сигнала при больших скоростях перемещения подвижных объектов, действии априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех, а также сформулированы цели и задачи исследования.

Проведен анализ существующих алгоритмов оценки временного положения полезного сигнала, который показал, что методы оценки на основе классического метода максимального правдоподобия не могут обеспечить требуемые характеристики радиотехнической системы в условиях одновременного воздействия сигналоподобной, узкополосной импульсной и квазигармонической помех.

Анализировались также и методы на основе последовательного анализа интервалов неопределенности временного положения сигнала, предложенных А. Вальдом. Суть одного из таких методов, предложенного Р. Б. Вардом, состоит в том, что анализ всех интервалов неопределенности временного положения полезного сигнала проводится последовательно, и после анализа каждого из интервалов принимается решение либо о продолжении анализа, либо о наличии или отсутствии полезного сигнала. Однако такой метод требует применения сложного сигнала с посимвольной оценкой переданного сигнала, что не позволяет использовать основное преимущество сложных сигналов -большое значение главного пика автокорреляционной функции (АКФ).

Применение же многоэтапных процедур, основанных на последовательном анализе, имеет ряд недостатков, связанных с быстрым увеличением вычислительной сложности по мере увеличения числа этапов, невозможностью применения не усеченных процедур вследствие ограничений на длительность

сеанса связи, что, в свою очередь, не позволяет обеспечить заданные вероятности ложной тревоги и пропуска сигнала.

Алгоритмы оценки временного положения полезного сигнала, основанные на использовании статистик пересечения заданного уровня фронтами сигнала, также не могут быть применены, т.к. такие алгоритмы обеспечивают заданную погрешность лишь при достаточно большом числе пересечений или достаточно большом отношении сигнал/шум.

Методы многоуровневой фиксации, суть которых сводится к нахождению частных оценок временного положения сигнала по одной и той же реализации наблюдаемого процесса путем нахождения пересечений с несколькими порогами также требуют поддержания высокого отношения сигнал/шум и кроме того накладывают ограничения на симметрию излучаемого импульса.

Наряду с методами оценки временного положения сигнала интенсивно развиваются методы и алгоритмы обработки сигнала для случая, когда в наблюдаемом процессе одновременно с флуктуационным шумом присутствуют сигналоподобные, узкополосные импульсные и квазигармонические помехи. Такие методы сводятся к использованию простых импульсных сигналов, адаптивных эквалайзеров, организации разнесения, режекции узкополосных импульсных и квазигармонических помех частотно-избирательным фильтром.

Недостатком метода, основанного на применении простых импульсных сигналов, является невозможность исключения влияния отраженного сигнала на характеристики приема вследствие плохих корреляционных свойств применяемых сигналов, что подтверждается результатами известных исследований.

Адаптивные эквалайзеры требуют организации дополнительного канала связи, в котором непрерывно передается тестовая последовательность, либо регулярного излучения тестового сигнала в течение времени передачи информационной посылки. Этап обучения эквалайзера необходимо выполнять не реже чем один раз в пределах времени когерентности канала твкк, обратно пропорционального максимальной величине доплеровского сдвига, что значительно усложняет приемную аппаратуру и снижает эффективность использования частотного ресурса.

К существенным недостаткам схем частотного, временного и пространственного разнесений можно отнести невозможность полного исключения влияния эффекта многолучевого распространения сигнала, такие схемы позволяют лишь снизить его влияние.

Эффективность режекции помех частотно-избирательным фильтром вследствие наличия эффекта растекания спектра в цифровых системах может значительно снижаться, что в большинстве случаев не позволяет полностью подавить помехи.

Во второй главе описаны условия распространения сигнала и действующие помехи, выбрана и обоснована обобщенная модель наблюдаемого процесса, используемая в дальнейшем при синтезе алгоритмов обработки сигналов и для оценки их характеристик.

В качестве обобщенной модели наблюдаемого процесса принята комплексная огибающая наблюдаемого процесса x(t) на выходе линейной части приемника:

х(о = ss( о+/] (о+p2(t)+p3(t)+m,

где Ss{t) — комплексная ошбающая полезного сигнала; /](<) - комплексная огибающая отраженного от подстилающей поверхности и местных предметов сигнала; P2(t) - комплексная огибающая узкополосной импульсной помехи; Р3(0 - комплексная огибающая квазигармонической помехи; f¡(t) -комплексная огибающая белого гауссова шума.

Комплексная огибающая полезного сигнала Ss(t), пришедшего по прямому лучу, имеет вид:

•%(') = Asse(t - TDS)exp[j(27rfnt + у/у)], (1)

где As — неизвестный энергетический параметр сигнала; se (г) - известный нормированный по энергии сигнал, задающий огибающую полезного сигнала; tds - неизвестное и подлежащее оценке запаздывание сигнала, обусловленное задержкой распространения радиоволн в пространстве; fD - доплеровский сдвиг частоты; i//s — неизвестная начальная фаза.

Отраженный сигнал /] (?) имеет вид

= Apse(t-TDS-zDp)ex.p[j(2nfDpt + ц/р)], (2)

где Ар — неизвестный энергетический параметр отраженного сигнала; rDP — априорно неизвестное запаздывание отраженного сигнала относительно полезного сигнала; fDP — неизвестный доплеровский сдвиг частоты отраженной помехи; ц/Р — неизвестная начальная фаза.

Комплексная огибающая узкополосной импульсной помехи, обусловленной работой радиотехнических навигационных систем (например, РСБН, DME или TACAN), представляется в следующем виде:

„2

ыо=

1р 2

COS

1р ) / (i)

О, в остальных случаях, где Ар2 - неизвестный энергетический параметр; ТР = 1 мкс - длительность импульса по основанию; 4/Ъх ~ разность несущих частот помехи и сигнала; ц>Р2 - неизвестная начальная фаза .

Комплексная огибающая квазигармонической помехи /3 (О представляется в виде

Р3( 0 = А,, ехр^АтД/^ + щ), (4)

где Ак - априорно неизвестный энергетический параметр квазигармонической помехи; щ - неизвестная начальная фаза; Д/А - разность несущих частот квазигармонической помехи и полезного сигнала.

В третьей главе разработан формат сигналов, используемых для синхронизации и передачи данных в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных гауссовских шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов.

В предложенном формате сигнала (рис. 1) каждому абоненту для передачи данных в виде широковещательного сообщения выделен временной слот Т5ют =Юмс, который разбит на два временных интервала Т5 и 7} для передачи синхронизирующего и информационного сигналов соответственно. В пределах интервала передается синхронизирующий сигнал, используемый для временной синхронизации передатчика и приемника и оценки дальности до передающего объекта, в течение 7} - информационный сигнал.

Лиг Тагмп Лиг Тмр

г<----->1 Т3 Л-:-*"*-* Г/

Тэи 1Т

Рис. 1. Формат сигнала, содержащий один синхронизирующий сигнал

В работе обоснована необходимость защитных интервалов и определены их длительности. Защитный интервал Д/з1, в пределах которого полезный сигнал заведомо отсутствует, используется в качестве опорного для оценки дисперсии шума. Интервалы Ыз2 и Д?з3 используются для исключения интерференции в точке приема отраженного от подстилающей поверхности и полезного сигналов.

В работе показано, что заданной ширине спектра сигнала по уровню - 15 дБ, равной А/115 = 16 МГц, и уровню внеполосного излучения удовлетворяет синхронизирующий сигнал с прямым расширением спектра, расширение спектра достигается с помощью /«-последовательностей с числом элементов N = 255, числом периодов дискретизации, приходящихся на элементарный импульс псевдослучайной последовательности (ПСП), и>5 = 3, элементарные импульсы ПСП имеют форму временного окна Ханна. Каждый элемент информационного сигнала представляет собой сигнал Баркера с числом элементов N = 13, на один элемент такого информационного сигнала также приходится 1^ = 3 периодов дискретизации. Для передачи данных применяется

относительная фазовая модуляция.

Четвертая глава посвящена разработке алгоритмов обнаружения и оценки временного положения сигнала и режекции помех в радиотехнических системах передачи данных в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных гауссовских шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов.

Исходными данными для синтеза алгоритмов являются отсчеты хк = х(кт8),к = -1 комплексной огибающей наблюдаемого процесса на

выходе линейной части приемника. Шаг следования отсчетов наблюдаемого процесса выбран в соответствии с теоремой Котельникова и принят равным г5 = 1/2ДГсыгн, максимальное число отсчетов при выбранном периоде дискретизации равно = ТК /гК .

ли

Ж,2

Рис. 2. Структура синхронизирующей посылки пришедшей в точку приема при использовании одного синхросигнала

Для решения задачи обнаружения сигнала используется метод контраста. Временной интервал А<з1, где полезный сигнал заведомо отсутствует,

используется для формирования опорной выборки X = {

размерностью Nx =Мз)/т3 , составленной из отсчетов хк = х(кт5), к = \^х , наблюдаемого процесса в пределах этого интервала. Объединенный интервал

'а + т5гкс разбивается на Л^ =— перекрывающихся подынтервалов

Ъ

длительностью Т5тс каждый, число подынтервалов Ызс равно числу возможных положений синхросигнала, взятых с шагом В пределах

исследуемого /-го интервала (/ = 1,...,ЛГЗС.) формируется вектор

у(0 размерностью Л'г = ^-Ш-, образованный из отсчетов

наблюдаемого процесса в соответствии с выражением у« = х(кт5 - г« -МзХ), к = > = 0>л.с.-1.

В присутствии гауссовского шума и отсутствии других видов помех вектора X и У(,) подчинены нормальному закону распределения, отсчеты векторов взаимно независимы, дисперсия <т2 является априорно неизвестной. Средние значения компонент вектора У(,) равны средним значениям комплексной огибающей полезного сигнала, а средние значения компонент вектора X равны нулю. Задача обнаружения сигнала в /-ом подынтервале сформулирована как задача проверки сложных статистических гипотез относительно параметров совместного распределения векторов X и У(1):

Я0 : <0, сг2 е (0,оо), ц/5 е [-л-, л-); ^

Я,: Л5> 0, а1 е (0, со), е [~тг, ж), где гипотезе Я0 соответствует отсутствие полезного сигнала в проверяемой выборке, а Я] - его присутствие.

Для построения алгоритма обнаружения сигнала был использован известный подход, основанный на применении статистического принципа инвариантности и получен равномерно наиболее мощный (РНМ) инвариантный алгоритм, основанный на вычислении ^-статистики. Алгоритм обеспечивает инвариантность характеристик эффективности к изменению начальной фазы сигнала и дисперсии шума. Решающая функция алгоритма имеет следующий вид:

1,

- > С(а);

Ри*«2 (б)

#(ТН2

О, в противном случае. Здесь С(а) — пороговая константа, зависящая только от вероятности ложной тревоги а и определяемая как квантиль уровня 1 - а ^-распределения с 2,2ЛГ^

степенями свободы; - опорный вектор сигнала, имеющего задержку т^. и соответствующего /-му интервалу длительностью Тзтс.

В выражении (6) при больших отношениях сигнал/шум возможно превышение порога в нескольких временных интервалах, в том числе и в тех, где полезный сигнал присутствует лишь частично. Для оценки истинного положения сигнала был предложен следующий алгоритм. Из всех значений статистик решающей функции (6) выбирались только те, которые

превысили порог С(а), из них отбирались Nмакс локальных максимумов, каждому выбранному таким образом значению соответствовало свое запаздывание сигнала г^. Затем Nмакс выбранных максимальных значений статистики ранжировались в соответствии со временем запаздывания

сигнала г^, минимальное время запаздывания принимались за оценку

временного положения синхронизирующего сигнала:

тт = ттг^,; = \,Имакс (7)

Данный алгоритм оценки временного положения синтезирован для случая, когда наблюдаемый процесс представляет собой аддитивную смесь полезного сигнала и гауссовского шума (другие помехи отсутствуют). В работе показано, что наличие отражений от подстилающей поверхности и местных предметов, УИП и квазигармонической помехи существенно увеличивает погрешность фиксации временного положения сигнала данного алгоритма.

Для борьбы с зеркально отраженными сигналами от подстилающей поверхности и местных предметов было предложено использовать инвариантный алгоритм её режекции, применение которого сводится к использованию в решающей функции алгоритма обнаружения (8) вместо

вектора опорного сигнала разности между вектором опорного сигнала и его проекцией в подпространство помехи:

8<0 = 8(,)-

1=0

(8)

где Ер^,! = 0,Ь-1 - вектора ортонормированного базиса подпространства помехи, Ь - размерность подпространства помехи. В качестве исходного базиса подпространства помехи выбран базис, составленный из опорных векторов сигнала, задержанного на фиксированное для каждого /-го вектора время Тц.реж. I - Моменты времени тц-реж_ 1 названы центрами режекции. Использование такого базиса позволяет получить приближенное представление помехи, обусловленной зеркальными отражениями от подстилающей поверхности и местных предметов в следующем виде:

М-\ ^ц.реж.

Л<>

* ц.реж.

(9)

рхл = Е Е

т=0 /= О

где М - число зеркально отраженных сигналов, пришедших в точку приема; Зпк1, рт1 - неизвестные параметры, принимающие значения из интервалов

(0;оо), (-л\7г\ соответственно. Число центров режекции определяет размерность подпространства помехи Ь и точность аппроксимации помехи. Ортонормированный базис получен с помощью процедуры ортогонализации Грамма-Шмидта.

Решающая функция алгоритма обнаружения сигнала с учетом режекции отраженного сигнала имеет следующий вид:

2

1, ^(Х,У('))=-

8('\у(П

-> С(а);

X

(10)

О, в противном случае.

В ходе исследования алгоритма режекции было установлено, что при шаге следования центров режекции равном половине интервала дискретизации наблюдаемого процесса V = 0.5 обеспечивается подавление до величины а = 270 дБ, при ^ = 1 - до П = 16.5 дБ (рис. 3). Энергетические потери в отношении сигнал/шум, возникающие вследствие применения алгоритма режекции, составили величину £ 3 дБ и Ч' = 2.64 дБ в первом и втором случаях соответственно.

Алгоритм оценки временного положения сигнала в условиях действия УИП основан на предварительной режекции УИП в наблюдаемом процессе. Было показано, что действие УИП можно представить в форме преобразования частотного спектра наблюдаемого процесса х группой аддитивных преобразований

G^ = íx(/)^g'Jí(/) = Л(f) + fi(f^g^)Q(/-/ym),fe оД 1, (11)

О, 300

дБ 250

200

150

100

50

0

||>||||||||||||||Ц

)

а 300

дБ 250 200 150 100 50 0

) У и

10

10

а)

б)

Рис. 3. Подавление отраженного сигнала: а) при V — 1, Ь = 10; б) при 1/ = 0.5,1 = 10 где^(/) и ()(/) — отсчеты спектра наблюдаемого процесса х(г) и УИП д(1); / — частота; /у/ду — смещение несущей частоты УИП относительно несущей частоты полезного сигнала; /?(/- взвешивающая функция, представляющая операторы g' е С и имеющая произвольный вид с областью значений {/3 :\р |е [0,оо),агя>3 е [0,2л-)}.

В работе показано, что для обеспечения режекции УИП требуется в решающей функции (6) и (10) заменить выборку У^'-* из наблюдаемого

процесса х на статистику г^У1-'^, являющуюся максимальным инвариантом группы С. Полагая, что наиболее мощные компоненты спектра УИП всегда сосредоточены в интервале частот Р = |/:]2(/-/уя/7)|>с}> задачу режекции

УИП можно решить с помощью фильтрации частотно-избирательным фильтром.

Показано, что максимальным инвариантом группы С в частотной области является статистика ъ(\нп (/)) = \¥ф (/) У„„ (/), где %„{/) - вектор,

сформированный из отсчетов наблюдаемого процесса х в пределах ¿-го подынтервала длительностью Т5тс и перенесенный в частотную область с помощью ДПФ, максимальный инвариант во временной области получается путем обратного ДПФ вектора 2,(Уип (/)).

Таким образом, алгоритм режекции узкополосной импульсной помехи (УИП) состоит в предварительной оценке сдвига А/УИП несущей частоты УИП относительно частоты полезного сигнала и частотно-избирательной фильтрации наблюдаемого процесса в ее окрестности. Для этого отсчеты наблюдаемого процесса хк = х(кт5),к = 1,ЛГМ 0 с помощью ДПФ переносились в

частотную область, оценивался сдвиг частоты }уцп> формировалась передаточная функция режектирующего фильтра

2т3 2т5

(12)

Ггт Г'^УИП А/подавл./2< / ^/уип + Д/подовл./2' , где ^л(/) = 1п - функция

[О, в иных случаях

прямоугольного частотного окна; А/иойаел. - полоса подавления помехи, вектор отсчетов спектра X наблюдаемого процесса умножался на комплексный коэффициент передачи фильтра \Уф. Вид передаточной функции

режектирующего фильтра выбран с учетом того, что он должен подавлять УИП с любой формой импульса. Затем, с помощью процедуры обратного ДПФ, получались отсчеты входного процесса с отфильтрованной УИП.

Оценка сдвига частоты Уу^д проводилась путем выбора максимального по величине спектрального отсчета. Для этого из полученного спектра наблюдаемого процесса выбирался отсчет, имеющий максимальное значение

модуля ЛГтах номер этого отсчета «шах пересчитывался в

частотный сдвиг /уип ■

Исследование эффективности режекции УИП частотно-избирательным фильтром с частотной характеристикой в виде прямоугольного окна показало возможность применения фильтра с полосой подавления вплоть до к/подавл. ~ 3 МГц, при этом энергетические потери в отношении сигнал/шум при 4/поддал. = 3 МГц составили величину Ч- = 0.9 дБ, величина подавления была равна О = 23 дБ.

Для борьбы с квазигармонической помехой был предложен метод её инвариантной режекции, суть которого состоит в следующем. В спектральной области формируется зона режекции квазигармонической помехи в окрестности спектральных отсчетов от полученной оценки частоты /у.:

Аfpeж.гapм. 1 Тх

В зоне режекции задаются К центров режекции, равномерно расположенных во всей зоне режекции на частотах

. . 4-1

Г = Л+—^-¡=ок

(14)

Затем формируются базисные вектора подпространства квазигармонической помехи

= ехр

(16)

\

из этих векторов с помощью процедуры ортогонализации Грамма-Шмидта формируется ортонормированный базис подпространства квазигармонической помехи Е/, ={Ео,...,Ек}. Затем из вектора отсчетов наблюдаемого процесса

в котором квазигармоническая помеха существенно ослаблена.

Оценка частоты квазигармонической помехи проводилась также, как в случае оценки сдвига несущей частоты УИП, путем выбора максимального по величине спектрального отсчета.

Исследование величины подавления С2 и энергетических потерь в отношении сигнал/шум Ч7 вследствие применения алгоритма режекции квазигармонической помехи показало, что при числе центров режекции К = 9 расположенных с шагом ¿К = 0.25 спектрального отсчета в окрестности оценки частоты квазигармоническои помехи /ь подавление помехи было более О > 136 дБ, а энергетические потери составили величину 4' = 0.17 дБ (рис. 4). Увеличение числа центров режекции до К = 21 и уменьшение шага следования до ¿Л = 0.1 спектрального отсчета позволило увеличить подавление помехи до О > 240 дБ, энергетические потери при этом составили величину Ч' = 0.23 дБ. Дальнейшее увеличение числа центров в зоне режекции не привело к существенному росту величины подавления.

Сравнение приведенного алгоритма режекции квазигармонической помехи с известным алгоритмом на основе частотно-избирательной фильтрации показало, что предложенный алгоритм имеет существенное преимущество в случае, когда центральная частота квазигармонической помехи не кратна частоте дискретизации наблюдаемого процесса (в этом случае при ДПФ имеет место растекание спектра). Так, в исследуемом примере подавления помехи с центральной частотой 3.216 МГц при частоте дискретизации 32 МГц подавление помехи при использовании метода частотно-избирательной фильтрации составило величину Г2 = 23 дБ, при величине потерь Ч' = 0.67 дБ, в то же время с использованием разработанного алгоритма подавление помехи было равным П = 136 дБ при потерях Ч' = 0.23 дБ .

В пятой главе исследовалась эффективность предложенных алгоритмов методом имитационного моделирования на ЭВМ и оценивалась их практическая реализуемость.

вычитается его проекция в подпространство квазигармонической помехи, в

результате получается вектор

к

*а=±-2((*.Е|)Е,), (17)

(17)

а зоо

дБ

250 200

100

У у У ы У У У

а зоо

дБ

250 200 150 100

3,5

4

Л

3,5

4

Л

я) б)

Рис. 4. Зависимость подавления квазигармонической помехи от её частоты //, и параметрах алгоритма режекции: а) К = 9, (Ш = 0.25; б) К = 21, = 0.1

Было установлено, что алгоритмы оценки временного положения сигнала, не использующие режекцию внешних помех, обеспечивают заданную точность оценки лишь в том случае, когда отношение сигнал/шум составляет величину не менее = 30 дБ (рис. 5, данные, полученные при запаздывании отраженного сигнала равном = 1.15г<^, обозначены треугольным маркером, при Т]ур = 10.15г<,- - квадратным.). Для получения заданной точности оценки при меньших отношениях сигнал/шум необходимо использовать алгоритмы режекции.

Исследование алгоритма режекции отраженного сигнала показало, что наибольшая степень его подавления обеспечивается при числе центров режекции равном 1 = 19, шаге следования центров режекции у = 0.5, временном смещении первого центра режекции на Л = 1 период дискретизации относительно полезного сигнала, однако при этом происходит значительное подавление полезного сигнала и, как следствие, невозможность обеспечения заданной погрешности оценки при деь1Х < 27 дБ. В работе также показано, что для обеспечения заданной погрешности оценки временного положения сигнала наилучшим образом подходит алгоритм режекции отраженного сигнала с параметрами: ¿ = 10, V = 1, Л = 1 (см. рис. 6).

Исследование зависимостей смещения и среднеквадратической погрешности оценки временного положения сигнала от отношения энергий узкополосной импульсной помехи ЕР2 и сигнала Е3 для алгоритмов с режекцией УИП и без нее проводилось при отношении сигнал/шум равным двых 2 27 дБ. Полученные результаты показали, что в отсутствие режекции УИП приемлемая точность оценки временного положения сигнала даже в отсутствие мешающих отражений достигается при отношении энергий помехи и сигнала ЕР2/Е$ <8 дБ. Режекция УИП фильтром с полосой подавления , = 3 МГц обеспечивает заданную точность оценки во всех случаях

Л 3,5 3 2,5 2 1,5 1

0,5 0

-0,5

—д

15 20 25 30

а)

35 40

Чвых. дБ

<7 3,5 3 2,5 2 1,5 1

0,5 0

-0,5

-Л

15 20 25 30

б)

35 40

Чеых> дБ

Рис. 5. Составляющие погрешности фиксации временного положения полезного сигнала: а) смещение; б) СКО

¿3,5 3 2,5 2 1,5 1

0,5 0

-0,5

/—

3,5 3 2,5 2 1,5 1

0,5 О

-0,5

л л

-*—А-

10

ТВР/Т3

а)

б)

10

Рис. 6. Составляющие погрешности оценки временного положения полезного сигнала: а) смещение; б) СКО при ЕР2/Ев <27 дБ.

Влияние квазигармонической помехи на погрешность фиксации временного положения полезного сигнала исследовалось при тех же условиях, что и при исследовании влияния УИП. Полученные данные показали, что в отсутствие режекции при отношениях энергий квазигармонической помехи к энергии полезного сигнала ЕРЗ/Е5 <10.3 д$> полезный сигнал надежно обнаруживается и при этом обеспечивается заданная погрешность оценки. При Ерз/Е5 > 10.3 дБ вероятность пропуска сигнала становится недопустимо большой, и применение алгоритма оценки без режекции квазигармонической помехи становится неэффективным. Применение режекции квазигармонической помехи, даже в условиях одновременного присутствия отраженного сигнала, УИП, и квазигармонической помех в наблюдаемом процессе, позволяет обеспечить заданную точность оценки при ЕРЗ/Е5 <56 дБ, то есть допустимая мощность квазигармонической помехи оказывается на 43.7

43.7 дБ выше, чем в отсутствие режекции (рис. 7). Однако при этом потребовалось повысить отношение сигнал/шум на 1 дБ для компенсации части потерь в энергии полезного сигнала, вызванных одновременным применением трех алгоритмов режекции.

В Заключении сформулированы основные научные результаты диссертационной работы:

1. разработана и обоснована модель наблюдаемого процесса *(/) для проведения имитационного моделирования и разработки алгоритмов обработки сигналов в условиях многолучевого распространения и действия собственных шумов приемника, узкополосных импульсных и квазигармонических помех;

2. разработан формат сигнала, обеспечивающий заданные характеристики приема в условиях быстрого перемещения объектов, временного рассогласования моментов взятия отсчетов наблюдаемого процесса и опорного сигнала, а также действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех;

3. разработан алгоритм обнаружения и оценки временного положения сигнала в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов;

4. синтезированы и исследованы алгоритмы режекции зеркально отраженного от подстилающей поверхности и местных предметов сигнала, а также узкополосной импульсной и квазигармонической помех. Предложен новый метод режекции квазигармонической помехи, найдены параметры алгоритмов режекции обеспечивающие заданную погрешность фиксации временного положения сигнала;

5. проведена оценка практической реализуемости предложенных алгоритмов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ ПРЕДСТАВЛЕНЫ В РАБОТАХ:

Статьи в изданиях из списка ВАК

1. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Алгоритм синхронизации подвижных цифровых радиосистем передачи информации при наличии мешающих отражений // Научный вестник НГТУ. 2009. № 2. С. 51-59.

2. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Исследование алгоритма режекции пассивных помех в системах синхронизации // Известия вузов России. Радиоэлектроника. 2009. №4. С. 19-23.

3. Павлов А. С. Исследование характеристик приема сигналов в радиотехнических системах передачи данных между быстродвижущимися объектами // Научный вестник НГТУ. 2009. №3. С. 49-56.

Статьи в журналах

4. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Исследование алгоритма фиксации

временного положения синхросигнала в условиях воздействия мешающих отражений от подстилающей поверхности и гармонической помехи // Доклады АН ВШ. 2008. №2. С. 65-76.

5. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Обнаружение сигнала от быстродвижущегося источника при наличии мешающих отражений от подстилающей поверхности // Доклады АН ВШ. 2008. № 1. С. 64-72.

Доклады на научных конференциях

6. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Корреляционные свойства широкополосных сигналов принимаемых быстродвижущимися объектами // Сборник трудов пятой международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности»; под ред. Кудинов А. П., Матвиенко Г. Г.. - Санкт-Петербург: Политехнический университет, 2008. Т. 12. С. 64 — 65.

7. Павлов А. С., Вострецов А. Г. Исследование помехоустойчивости систем связи в условиях воздействия узкополосной импульсной помехи // Современные проблемы радиоэлектроники: сб. науч. тр.; под ред. Громыко А. И., Сарафанов А. В.. Красноярск: ИПК СФУ, 2009. С. 384 - 387.

8. Vostretsov А. G., Pavlov А. S. Timing recovery problem in mobile systems with harmonic and multipath interference // Third International Forum on Strategie Technologies (IFOST 2008). 2008. P. 371-374. [Синхронизация мобильных систем в условиях действия гармонических помех и мешающих отражений]

9. Vostretsov А. G., Pavlov А. S. The Synchronization Problem in High Velocity Mobile Systems with Multipath Fading H 2008 IEEE Region 8 International Conference on Computational Technologies in Electrical and Electronics Engineering «SIBIRCON 2008». Novosibirsk: NSTU, 2008. P. 436-439. [Задача синхронизации подвижных мобильных систем в условиях многолучевого распространения сигналов и больших скоростей перемещения подвижных объектов]

10. Павлов А. С. Исследование методов оценивания частоты гармонической помехи в цифровых системах связи с широкополосными сигналами // V Международная научно-техническая конференция "Современные информационно-коммуникационные технологии". Киев: ДУИКТ, 2009. С. 85-86.

11. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Синхронизация подвижных цифровых радиосистем передачи информации в условиях действия гармонических помех и мешающих отражений. // IV Международная научно-техническая конференция "Современные информационно-коммуникационные технологии". Киев: ДУИКТ, 2008. С. 23-24.

12. A.S. Pavlov. Methods of harmonic interference frequency estimation in digital broadband communication systems // 5111 International Conference for modern Information and Telecommunication technologies. COMINFO'2009-Livadia. Kiev: DUIKT, 2009. C. 29 - 30. [Методы оценки частоты гармонической помехи в цифровых широкополосных системах связи]

Отпечатано в типографии Новосибирского государственного технического университета 630092, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20 тел./факс (383) 346-08-57 Формат 60 X 84/16, объем 1.5 п.л., тираж 100 экз. заказ № 1266 подписано в печать 14.09.2011 г.

Перечень используемых сокращений

Введение ^

1. Проблема оценки временного положения сигнала в мобильных радиотехнических системах при больших скоростях перемещения подвижных объектов

1.1 Современное состояние проблемы оценки временного положения сигнала

1.2 Задачи обработки сигналов, возникающие при оценивании временного положения сигнала при больших скоростях перемещения подвижных объектов

1.4 Цель и задачи исследования

1.5 Выводы

2. Выбор и обоснование моделей сигналов и помех в мобильных радиотехнических системах передачи данных

2.1 Модель наблюдаемого процесса на входе приемника зд

2.2 Модель полезного сигнала

2.3 Модели пассивных помех

2.4 Модели внешних помех

2.5 Выводы

3. Формат сигнала

3.1 Структура сигнала

3.2 Расчет допустимой длительности сигнала

3.3 Расчет длительности защитных интервалов и мощности сигнала и пассивных помех в точке приема

3.4 Выбор параметров полезного сигнала

3.5 Выводы £

4. Алгоритмы обработки сигналов при оценке их временного положения

4.1 Алгоритм оценки временного положения сигнала ^ в отсутствие помех

4.2 Алгоритм оценки временного положения сигнала при наличии мешающих отражений

4.3 Алгоритм оценки временного положения сигнала при наличии узкополосной импульсной помехи

4.4 Алгоритм оценки временного положения сигнала при наличии квазигармонической помехи

4.4.1 Алгоритм оценки частоты квазигармонической помехи

4.4.2 Алгоритм режекции квазигармонической помехи

4.5 Расчет допустимого уровня вероятности ложного обнаружения и пропуска синхросигнала

4.5 Выводы

5. Исследование эффективности и реализуемости разработанных алгоритмов и формата сигнала системы передачи данных

5.1 Параметры моделирования

5.2 Исследование влияния мешающих отражений и эффективности алгоритма их режекции на характеристики алгоритмов оценки временного положения сигнала

5.3 Исследование влияния узкополосной импульсной помехи и эффективности алгоритма ее подавления

5.4 Исследование влияния квазигармонической помехи и эффективности алгоритма ее режекции

5.5 Оценка практической реализуемости разработанных алгоритмов

5.6 Выводы 148 Заключение 149 Список литературы 151 Приложение

Перечень используемых сокращений

АКФ автокорреляционная функция

ВКФ взаимно корреляционная функция

РСБН радиотехническая система ближней навигации

DME Distance Measuring Equipment

TACAN Tactical air navigation system ортогональное частотное разделение каналов с мультиплексированием

БГШ белый гауссов шум

ПСП псевдослучайная последовательность

СКО среднеквадратическое отклонение

УИП узкополосная импульсная помеха

МИ максимальный инвариант

ДПФ дискретное преобразование Фурье

ППФ прямое преобразование Фурье

ОПФ обратное преобразование Фурье

РНМ равномерно наиболее мощный

ЦСП цифровой сигнальный процессор

АЦП аналого-цифровой преобразователь

ЗУ запоминающее устройство

ППФ полосно-пропускающий фильтр

ИВК интервально-временное кодирование

ВИМ времяимпульсная модуляция

ЭВМ электронная вычислительная машина

Актуальность темы. Задача обеспечения устойчивой передачи данных между быстро движущимися объектами является одной из наиболее актуальных задач развития современных беспроводных мобильных систем передачи данных.

В ряде отечественных и зарубежных мобильных радиосистем передачи данных применяется интервально-временное кодирование (ИВК) в сочетании с времяимпульсной модуляцией (ВИМ) сигналов с базой В = 1 - формат ИВК -ВИМ, что нашло отражение в соответствующих международных стандартах

1-3]. Предназначенные для таких систем алгоритмы до сих пор основываются на классической теории приема сигналов на фоне аддитивного гауссовского шума без учета априорной неопределенности сигнала и помех, преодоление априорной неопределенности достигается в основном за счет проведения дополнительных измерений параметров сигнала, помех и состояния канала передачи в точке приема.

В системах связи между рассредоточенными мобильными объектами, например летательными аппаратами, наряду с собственными флуктуационными шумами приемного устройства действуют также внешние помехи — импульсные и непрерывные помехи от сторонних систем [9-11], диффузные отражения от подстилающей поверхности и пассивные помехи типа зеркальных отражений от земли и местных предметов [4-8], для обеспечения устойчивой передачи данных в таких условиях предусматривается возможность повторной передачи данных в случае потери пакета. Все это позволяет обеспечить скорость передачи данных не выше 3040 кбит/с. Кроме того, такие системы оказываются практически не защищенными от узкополосных импульсных и непрерывных помех. Известные алгоритмы не обеспечивают возрастающие требования к емкости и скорости передачи данных в каналах связи. При работе в условиях быстрого перемещения подвижных объектов, совершении ими сложных маневров и при наличии специально поставленных помех проблема еще более усугубляется.

Одной из ключевых проблем при обеспечении достоверности и качества приема в мобильных системах передачи данных является, синхронизация источника и приемника. От того, насколько точно осуществлена синхронизация, будет зависеть процесс дальнейшей обработки сигналов -демодуляция и декодирование, а также характеристики приема в целом. В свою очередь, процесс синхронизации основывается на временной фиксации синхросигнала (его обнаружении и оценке временного положения). Поэтому проблема разработки алгоритмов обнаружения и оценки временного положения сигналов в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных и импульсных помех при больших скоростях перемещения объектов является актуальной.

Если вопросы оптимального приема на фоне флуктуационных шумов в настоящее время являются детально разработанными, то теория алгоритмов обработки сигналов для случая, когда наряду с флуктуационным шумом присутствуют мешающие отражения (сигналоподобные помехи), узкополосные импульсные и квазигармонические помехи, в настоящее время интенсивно развивается, о чем свидетельствует большое число публикаций в периодической печати и монографиях [9, 12-45]. Суть большинства методов состоит в использовании импульсных сигналов [9, 44, 45], применении адаптивных эквалайзеров [18-33], организации разнесения [34-43], режекции узкополосных импульсных и квазигармонических помех частотно-избирательным фильтром [12-15].

В работах Пахолкова Г.А. и др. предлагается использовать импульсные сигналы в качестве меры борьбы с влиянием многолучевого распространения сигнала в радиотехнической системе ближней навигации (РСБН).

Автокорреляционная функция (АКФ) таких сигналов имеет высокий уровень боковых лепестков, что отрицательно сказывается на помехоустойчивости.

Использование таких сигналов, как показывают многочисленные исследования, например [45], не позволяет обеспечить требуемую помехозащищенность и помехоустойчивость, в отличие от сложных сигналов.

Применение адаптивных эквалайзеров, разработанных Р.В. Лакки для борьбы с многолучевым распространением сигнала, может вносить значительные искажения в форму импульса сигнала, что также не позволяет обеспечить требуемую точность фиксации временного положения сигнала. Использование компенсационного сигнала основано на том, что в идеальном случае компенсирующий сигнал с высокой точностью совпадает с формой сигнала помехи, однако в реальных условиях возникает разностная помеха [20]. Кроме того, эквалайзеры должны оценивать состояние канала и изменять свои характеристики в зависимости от результатов замера, применение эквалайзера влечет за собой организацию дополнительного канала связи, в котором непрерывно излучается тестовая последовательность, либо регулярное излучение тестового сигнала в течение передачи информационной посылки, что значительно усложняет приемную аппаратуру и снижает эффективность использования частотного ресурса.

Возможности организации схем разнесения, рассмотренных Р. Прайсом как меры борьбы с влиянием многолучевого распространения сигнала, крайне ограничены. Применение таких схем, в принципе, может значительно снизить его влияние, однако полностью его исключить не удастся. Как будет показано ниже, применение схемы временного разнесения позволит существенно снизить погрешность фиксации временного положения сигнала в случаях, когда запаздывание отраженного сигнала превышает ширину главного пика АКФ, в другом случае погрешность снизить не удастся.

Активные помехи обычно режектируются частотно-избирательными фильтрами, что может приводить к значительному искажению формы импульса полезного сигнала, особенно при борьбе с несколькими помехами и, следовательно, искажению ВКФ опорного сигнала и сигнала прошедшего фильтрацию, что, приводит к энергетическим потерям и снижению погрешности фиксации временного положения полезного сигнала.

Перспективным направлением развития систем связи между мобильными объектами в сложной помеховой обстановке считается применение широкополосных сигналов с большой базой, обладающих известными преимуществами перед сигналами с малой базой [46].

Многие современные системы связи (например, мобильные системы с множественным доступом) являются широкополосными в смысле выполнения соотношения ^fciizn^SYNC ^ > гДе 4fcuzu ~ занимаемая системой полоса частот, TSYNC - длительность синхросигнала. Широкополосность системы обеспечивается за счет применения либо технологии прямого расширения спектра, либо технологии ортогонального частотного разделения со многими поднесущими (OFDM).

Вследствие большого произведения ^cuzh^SYNC в широкополосных системах возможно построение эффективных алгоритмов приема с устойчивыми показателями качества в сложной и априорно неопределенной сигнально-помеховой обстановке. Однако в существующих широкополосных системах на сегодняшний день не решена задача приема сигналов от быстродвижущихся (со сверхзвуковой скоростью) объектов в таких условиях, они также практически не защищены от действия априорно неопределенных импульсных и непрерывных помех, которые значительно снижают эффективность приема. Не определен также оптимальный формат сигнала для использования в указанных условиях. Формат сигнала определяет полосу частот, занимаемую сигналом, уровень внеполосного излучения, скорость передачи данных, а также характеристики приема. Так, введение в формат сигнала защитных интервалов позволяет повысить эффективность борьбы с мешающими отражениями от подстилающей поверхности и местных предметов, при этом снижается скорость передачи данных. От формы выбранного сигнала зависит уровень внеполосного излучения, уровень боковых лепестков АКФ и, как следствие, вероятностные характеристики приема. Воздействие узкополосных импульсных и квазигармонической помех, обусловленных мощными атмосферными разрядами, работой систем радионавигации и средствами радиопротиводействия, может вызывать как значительное ухудшение характеристик, в частности точности фиксации временного положения сигнала, так и, при значительных энергиях помех относительно энергии сигнала, препятствовать функционированию радиотехнических систем передачи данных.

Цель работы: разработка и исследование алгоритмов обнаружения и оценки временного положения сигналов в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. выбор и обоснование моделей полезного сигнала и помех в мобильных системах передачи данных между подвижными объектами, движущимися с большой скоростью;

2. разработка формата полезного сигнала, обеспечивающего заданные характеристики приема в условиях действия помех и движения объектов с большой скоростью;

3. разработка алгоритмов режекции априорно неопределенных сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех;

4. разработка алгоритмов обнаружения и оценки временного положения сигнала в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов;

5. оценка эффективности алгоритмов обнаружения и оценки временного положения сигнала;

6. оценка практической реализуемости разработанных алгоритмов.

Методы исследований. При выполнении исследований в данной работе применялся комплексный подход к решению поставленных задач, включающий использование методов теории вероятностей и математической статистики, статистической теории анализа и синтеза радиотехнических систем и имитационного моделирования.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается корректной постановкой задач, строгостью применяемого математического аппарата, результатами имитационного моделирования, положительными результатами апробации и внедрения предложенных алгоритмов.

Научная новизна работы:

1. предложенный алгоритм режекции априорно неопределенной квазигармонической помехи основан на предварительной грубой оценке ее частоты и использовании принципа инвариантности относительно фактического значения частоты помехи в заданной окрестности полученной оценки, что обеспечивает подавление помехи не менее чем на 136 дБ при любом фактическом значении частоты помехи в этой окрестности и энергетических потерях сигнала не более 0.17 дБ;

2. разработанные алгоритмы обнаружения и оценки временного положения сигналов, основанные на предварительной режекции сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех и применении принципа инвариантности для преодоления априорной неопределенности их параметров, а также параметров сигнала и мощности шума, позволяют обеспечить устойчивость характеристик эффективности алгоритмов в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех;

3. обоснование выбора параметров алгоритмов режекции отраженного сигнала, узкополосной импульсной и квазигармонической помехи, а формата сигнала позволили установить значения параметров алгоритмов, обеспечивающие заданные значения вероятности аномальной ошибки, пропуска сигнала и погрешности оценки временного положения сигнала в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов.

Практическая ценность результатов состоит в том, что предложенные алгоритмы режекции помех, обнаружения и оценки временного положения сигнала, а также значения их параметров позволяют создавать программное обеспечение перспективных радиотехнических систем передачи данных и обеспечить оценивание временного положения полезного сигнала с точностью до 1 периода дискретизации в условиях действия сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех, а также при наличии временного рассогласования моментов взятия отсчетов наблюдаемого процесса и опорного сигнала при больших скоростях движения подвижных объектов.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту результаты работы получены автором лично. Из 12 опубликованных работ 9 работ написаны в соавторстве. В работах, опубликованных в соавторстве, результаты, связанные с темой работы, получены лично автором.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях: 3rd International Forum on Strategic Technologies (IFOST-2008) (г. Новосибирск, 2008), 2008 IEEE Region 8 International Conference on Computational Technologies in Electrical and Electronics Engineering "SIBIRCON 2008" (Новосибирск, 2008), IV Мгжнародна науково-техшчна конференщя "Сучасш шформацшно-комуншацшш технологи" COMINFO"2008 (Ливадия, Крым, 2008), V М1жнародна науково-техшчна конференщя "Сучасш шформацшно-комушкацшш технологи" COMINFO"2009 (Ливадия, Крым, 2009), Пятая международная научнопрактическая конференция «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (г. Санкт-Петербург, 2008), Всероссийская научно-техническая конференция молодых ученых и студентов «Современные проблемы радиоэлектроники» (г. Красноярск, 2009), научная конференция «Дни науки НГТУ» (г. Новосибирск, 2008), научная конференция «Дни науки НГТУ» (г. Новосибирск, 2009), научная конференция «Дни науки НГТУ» (г. Новосибирск, 2010).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано двенадцать печатных работ, в том числе 3 статьи в изданиях, входящих в перечень ВАК. Из них 5 научных статей, 7 - в материалах международных и российских конференций.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы были внедрены в НИР, выполненные по грантам РФФИ (проекты № 05-01-003 61-а «Исследование алгоритмов решения задач обнаружения и оценивания сигналов на выходе каналов с замираниями в условиях априорной неопределенности характеристик полезного сигнала, канала и помех», 2005-2006 г., и № 08-01-00031-а «Исследование алгоритмов решения задач обнаружения и различения сигналов в условиях воздействия негауссовских помех с неизвестным распределением и селективных замираний в канале передачи с неизвестными характеристиками» 2008-2010 г.), проекту № 2.1.2/658 «Создание нового класса помехоустойчивых алгоритмов обработки сигналов в цифровых мобильных системах передачи данных при больших скоростях перемещения объектов, многолучевом распространении сигналов и воздействии внешних помех» в рамках Аналитической ведомственной программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 г.)», гранту Администрации Новосибирской области «Разработка алгоритмов и формата сигнала для линии передачи данных в радиотехнической системе навигации, посадки, информационного обмена и наблюдения» (2007 г.), гранту Новосибирского государственного технического университета №33-НСГ-07 «Исследование характеристик приема сигналов в радиотехнических системах передачи данных между быстродвижущимися объектами» (2007-2008 г.), а также на предприятии ЗАО «ВНИИРА-Навигатор» (г. Санкт-Петербург) и в учебный процесс Новосибирского государственного технического университета (приложение).

Структура и содержание работы. Диссертация изложена на 168 страницах, состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 139 наименований и приложения, содержит 6 таблиц и 50 рисунков.

Основные результаты данной работы состоят в следующем:

1. разработана и обоснована модель наблюдаемого процесса х(0 для проведения имитационного моделирования и разработки алгоритмов обработки сигналов в условиях многолучевого распространения и действия собственных шумов приемника, узкополосных импульсных и квазигармонических помех;

2. разработан формат сигнала, обеспечивающий заданные характеристики приема в условиях быстрого перемещения объектов, временного рассогласования моментов взятия отсчетов наблюдаемого процесса и опорного сигнала, а также при наличии в наблюдаемом процессе отраженного сигнала, узкополосной импульсной помехи и квазигармонической помехи;

3. разработан алгоритм обнаружения и оценки временного положения сигнала в условиях действия априорно неопределенных флуктуационных шумов, сигналоподобных, узкополосных импульсных и квазигармонических помех при больших скоростях движения подвижных объектов;

4. синтезированы и исследованы алгоритмы режекции отраженного от подстилающей поверхности и местных предметов сигнала, а также узкополосной импульсной и квазигармонической помех. Найдены оптимальные параметры алгоритмов режекции обеспечивающие заданную погрешность фиксации временного положения сигнала;

5. проведена оценка практической реализуемости предложенных алгоритмов.

Заключение

В диссертационной работе содержится решение задачи синтеза алгоритмов оценки временного положения сигналов в радиотехнических системах передачи данных, работающих при высоких скоростях перемещения подвижных объектов при наличии мешающих отражений и помех с неизвестными параметрами. Такая задача возникает при обеспечении средствами связи и навигации подвижных авиационных объектов.

1. Depertment of Defence Interface Standard. MIL-STD-291C // Standard tactical air navigation. 1998. URL: http://www.evervspec.com/MIL-STD/MIL-STD+r0100+-+0299Vdownload.php?spec=MIL-STD-291C.011561.pdf (дата обращения: 25.01.2010).

2. Кашинов B.B. н др. Влияние фазового сдвига между прямым и переотраженными сигналами на точность радиотехнических систем ближней навигации // Вопросы радиоэлектроники. Серия Общие вопросы радиоэлектроники. 1985, № 13. С. 7 — 21.

3. Воскресенский В. А. и др. Влияние волнения моря на работу радиотехнических систем ближней навигации // Вопросы радиоэлектроники. Серия Общетехническая. 1980, №4. С. 45 51.

4. Sklar В. Rayleigh Fading Channels in mobile Digital Communication Systems Part I: Characterization. // IEEE Communications Magazine. 1997. V. 35. -P. 136-146.

5. Torrieri D. Principles of Spread-Spectrum Communication Systems. Boston: Springer Science & Business Media, 2005. 444 p.

6. Simon M. К., Alouini M.S. Digital Communication over Fading Channels. Wiley, 2005. 900 p.

7. Пахолков Г. А. и др. Обработка сигналов в радиотехнических системах ближней навигации. М.: Радио и связь, 1992. 256 с.

8. Куклев JI. П., Семенович Д. И. Помехоустойчивость временного способа передачи информации // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Общетехническая. 1976. №12. С. 36 45.

9. Андреева Н. П., Криворучко Ю. Т., Пономаренко Б. В. Анализ эффективности алгоритмов программной обработки азимутального сигнала РСБН// Вопросы радиоэлектроники. Серия: Общие вопросы радиоэлектроники. 1988. №14. С. 16 24.

10. Davidovici S., Kanterakis Е. G. Narrow-Band Interference Rejection Using Real-Time Fourier Transforms // IEEE Transactions on Communications. -1989. V. 37. - №7. - P. 713 - 722.

11. Gevargiz J., Das P. K., Milstein L. B. Adaptive narrow-band interference rejection in a DS spread-spectrum intercept receiver using transform domain signal-processing techniques // IEEE Transactions on Communications. 1989. V. 37. №12. P. 1359 1366.

12. DiPietro R. C. An FFT based technique for suppressing narrow-band interference in PN spread spectrum communications systems // International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 1989. V. 2. P. 1360 — 1363

13. Poor H. V. Active Interference Suppression in CDMA Overlay Systems // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2001. V. 19. №1. P. 4 20.

14. Milstein L. В. Interference Rejection Techniques in Spread Spectrum Communications // Proceedings of the IEEE. 1988. V. 76, №6. P. 657 671.

15. Маригодов В. К. Способ повышения помехоустойчивости широкополосных систем связи // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. 2007. №11. С. 69 74.

16. Перов А. И. Синтез оптимального алгоритма обработки сигналов в приемнике спутниковой навигации при воздействии гармонической помехи // Радиотехника. 2005, №7. С. 36 42

17. Шилов А. И. и др. Предварительная обработка шумоподобных сигналов при наличии сильных интерференционных помех // Радиотехника. 2005, №7. С. 31-35.

18. Тихонов В. И., Шахтарин Б. И., Аливер В. Ю. Режекция помехи фильтром Калмана // Радиотехника и электроника. 2003, Т. 48. №4. С. 420 -428.

19. Чеботарев Д. В. Анализ воздействия шума на обнаружитель сложных сигналов с компенсацией мешающих отражений // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2003, №4. С. 53 61.

20. Lucky R. W. Automatic Equalization for Digital Communications // Bell System Technical Journal. 1965. T. 44. №4. P. 547 588.

21. Lucky R. W. Techniques for Adaptive Equalization for Digital Communications // Bell System Technical Journal. 1966. T. 45. №2. P. 255 286.

22. Austin M. E. Decission-Feedback Equalization for Digital Communication Over Dispersive Channels // Linkoln Laboratory Technical Report. 1967. №461. P. 1 85

23. Godard D. N. Self-Recovering Equalization and Carrier Tracking in Two-Dimensional Data Communication Systems // IEEE Transactions on Communications. 1980. V. 28. №11. P. 1867-1875.

24. Zervas E., Proakis J. G., Eyubonglu V. A quantized channel approach to blind equalization // IEEE International Conference on Communications. 1992. V. 3. P. 1539-1543.

25. Raheli R., Polydoros A., Tzou C. K. Per-Survivor Processing: A General Approach to MLSE in Uncertain Environments // IEEE Transactions on Communications. 1995. V. 45. №2. P. 354 364.

26. Qureshi S. U. H. Adaptive equalization // Proceedings of the IEEE. 1985. V. 73. №9. P. 1349 1387.

27. Slialvi O., Weinstein E. New criteria for blind deconvolution of nonminimum phase systems (channels) // IEEE Transactions on Information Theory. 1990. V. 36. №2. P. 312-321.

28. Benedetto F., Giunta G., Vandendorpe L. A Blind Equalization Algorithm Based on Minimization of Normalized Variance for DS/CDMA Communications // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2008. V. 57. №6. P. 3453-3461.

29. Chi C. -Y. h #p. Batch processing algorithms for blind equalization using higher-order statistics // IEEE Signal Processing Magazine. 2003. V. 20. №1. P. 25 49.

30. Tugnait J. K., Lang Tong, Ding L.T. Z. Single-user channel estimation and equalization // IEEE Signal Processing Magazine. 2000. V. 17. №3. P. 16 28.

31. Andersson J. H., Johansson K., Mauritz O. A generalized RAKE receiver for WCDMA TDD // IEEE 55th Vehicular Technology Conference. 2002. V.2.P. 527-531.

32. Bottomley G. E., Ottosson T., Wang Yi-Pin Eric. A Generalized RAKE Receiver for Interference suppression // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2000. V. 18. №8. P. 1536 - 1545.

33. JooHyun L., JaeHong Y. RAKE receiver with adaptive interference cancellers for a DS-CDMA system in multipath fading channels // IEEE VTS-Fall VTC 2000. Vehicular Technology Conference. 2000. V. 3. P. 1216 1220.

34. Wu Qiang Shen Bo-Xiu. Suppression of pulse interference in multipath channel using Rake correlator and non-linear operation // IEEE International Conference on Communications. 1991. V. 1. P. 455-459.

35. Price R., Green P. E. A Communication Technique for Multipath Channels // Proceedings of the IRE. 1958. V. 46. №3. P. 555 570.

36. Miller S. L. An Adaptive Direct-Sequence Code-Division Multiple-Access Receiver for Multiuser Interference Rejection// IEEE Transactions on Communications. 1995. V. 43. №2. P. 1746 1755.

37. Kondo Y., Tanaka T. Adaptive time diversity for TDMA/TDD personal communication systems // Fourth IEEE International Conference on Universal Personal Communications. 1995. P. 973 -976.

38. Rajan D., Gray S. D. Transmit diversity schemes for CDMA-2000// IEEE Wireless Communications and Networking Conference. 1999. V. 2. P. 669-673.

39. Фалько А. И., Бондарев С. И. Адаптивный прием широкополосных сигналов в многолучевых каналах // Радиотехника. 2001. № 8. С. 13 16.

40. Фалько А. И., Шушнов М. С. Прием широкополосных сигналов в каналах с многолучевым распространением и стохастическими узкополосными помехами // Радиотехника. 2007. №2. С. 16-19.

41. Пахолков Г. А. и др. Выбор основных параметров и способы обработки азимутального сигнала радиотехнической системы ближней навигации // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Общие вопросы радиоэлектроники. 1976. №13. С. 46 53.

42. Кашинов В. В., Лавриненко В. М., Оганджанянц С. И. Оптимизация сложных сигналов для радионавигационных систем // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Общие вопросы радиоэлектроники. 1985. №13. С. 18-24.

43. Прокис Дж. Цифровая связь / под ред. Д.Д. Кловского. М.: Радио и связь, 2000. 800 с.

44. Lucky R. W. Automatic Equalization for Digital Communications // Bell System Technical Journal. 1965. V. 44.

45. Fisher R. A. Contributions to mathematical statistics. New York: Wiley, 1950. 102 p.

46. Ипатов В. П. Широкополосные системы и кодовое разделение сигналов. Принципы и приложения. М.: Техносфера, 2007. 488 с.

47. Ward R. В. Acquisition of Pseudonoise Signals by Sequential Estimation// IEEE Transactions on Communication Technology. 1965, V. 13. №4. P. 475-483.

48. Ward R. В., Yiu K. P. Y. Acquisition of Pseudonoise Signals by Recursion-Aided Sequential Estimation// IEEE Transactions on Communication Technology. 1977, V. 25. №8. P. 784 - 794.

49. Вострецов А. Г. Оценивание периода сигнала, наблюдаемого на фоне гауссовского шума в условиях априорной неопределенности // Радиотехника и электроника. 1997. №6. С. 706 -711.

50. Пономаренко Б. В., Чуканов Л. И. Многоуровневая фиксация временного положения сигналов // Известия вузов MB и ССО СССР. Радиотехника. 1986. Т. 29. №4. С. 52 64.

51. Simon M. К. и др. Spread spectrum communications handbook. New York: McGraw-Hill, 2002. 1230 p.

52. Галкин В. А. Цифровая мобильная радиосвязь. M.: Горячая линия-Телеком, 2007. 432 с.

53. Фомин А. И. Синхронизация цифровых радиосистем передачи данных. М.: Сайнс-Пресс, 2008. 80 с.

54. Lee В. G., Kim В. H. Scrambling techniques for CDMA communications. New York: Kluwer Academic Publishers. 2002. 348 p.

55. Стифлер Дж. Дж. Теория синхронной связи. М.: Связь, 1975. 488 с.

56. Wald A. Sequential Analysis. New York: John Wiley and Sons, 1947.119 p.

57. Kilgus С. C. Pseudonoise code acquisition using majority logic decoding // IEEE Transactions on Communications. 1973. V. 21. № 6. P. 772 774.

58. Pearce H. M., Ristenblatt M. P. The threshold decoding estimator for synchronization with binary linear recursive sequences // International conference on communications. 1971. P. 4325-4330

59. Dicarlo D. M., Weber C. L. Multiple Dwel Serial Search: Performance and Application to Direct Sequence Code Acquisition// IEEE Transactions on Communications. 1983, V. 31. №5. P. 650 659.

60. Гаврилов К. Ю. Анализ точности метода оптимизации к-этапных обнаружителей // Радиотехника и электроника. 2002. Т. 47. №6. С. 716 719.

61. Сосулин Ю. Г., Гаврилов К. Ю. k-этапное обнаружение сигналов // Радиотехника и электроника. 1998, Т. 43. №7. С. 748 753.

62. Сосулин Ю. Г. Последовательное обнаружение сигналов: проблемы и перспективы. 1998, №10. С. 63 68.

63. Сосулин Ю. Г., Шлыков Д. В. Непараметрические к-этапные процедуры обнаружения // Радиотехника и электроника. М. : Наука, 2004, Т. 49. №5. С. 586-594.

64. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов. М.: ООО «Бином-Пресс», 2006 г. 656 с.

65. Айфичер Э. С., Джервис Б. У. Цифровая обработка сигналов: практический подход. М.: Вильяме, 2004. 989 с.

66. Lee W.C.Y. Mobile Communications Design Fundamentals, 2nd edition. McGrawHill, NewYork, 1993. 691 p.

67. Rappaport T. S. Wireless Communications. New Jersey: Prentice Hall, 1996.736 p.

68. Nakagami M. The m-Distribution, a general formula of intensity of rapidfading // Statistical Methods in Radio Wave Propagation: Proceedings of a Symposium held June 18-20, 1958. Oxford: Permagon Press. 1960. P. 3 36.

69. Lieblein J. On moments of order statistics form the Weibull distribution // The Annals of Mathematical Statistics. 1955. V. 26. №2. P. 330 333.

70. Nadarajah S., Kotz S. A Class of POCA Distributions For rapid fading variations // Wireless Personal Communications. 2007. V. 43. №4. P.l 137 1143.

71. Nadarajah S., Kotz S. A Class of VeCa Distributions for the Statistical Modeling of Fast Fading // Wireless Personal Communications. 2007. V. 42. №1. P. 1137-1143.

72. Nadarajah S., Kotz S. A class of generalized models for shadowed fading channels // Wireless Personal Communications. 2007. V. 43. №4. P. 1113 — 1120.

73. Hoyt R. S. Probability functions for the modulus and angle of the normal complex variate // Bell System Technical Journal. 1947. V. 26. P. 318 359.

74. Rice S. O. Statistical properties of a sine wave plus random noise // Bell System Technical Journal. 1948. V. 27, P. 109 157.

75. Suzuki H. A statistical model for urban multipath propagation // IEEE Transactions on Communications. 1977. V. COM-25. P. 673 680.

76. Pop M.F., Beaulieu N.C. Limitations of sum-of-sinusoids fading channel simulators // IEEE Transactions on Communications, 2001. V. 49. P. 699 708.

77. Patzold M., Killat U., Laue F. A deterministic digital simulation model for Suzuki processes with application to a shadowed Rayleigh land mobile radio channel // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 1996. V. 45, P. 318 331.

78. Dent P., Bottomley G. E., Croft T. Jakes fading model revisited // Electronics Letters. 1993. V. 29. №13. P. 1162 1163.

79. Li Y.B., Guan Y.L. Modified Jakes model for simulating multiple uncorrected fading waveforms // Proceedings of the IEEE ICC'00. 2000. P. 46 49.

80. Li Y.X., Huang X. The generation of independent Rayleigh faders // Proceedings of the IEEE ICC'00. 2000. P. 41 45, 2000.

81. Li Y., Huang X. The simulation of independent Rayleigh Faders // IEEE Trans, on Communications. 2002. V. 50. №9.

82. Patzold M., Killat U., Laue F., Li Y. On the statistical properties of deterministic simulation models for mobile fading channels // IEEE Transactions Vehicular Technology. 1998. V. 47. P. 254 269.

83. Jakes W.C. Microwave Mobile Communications. Piscataway. New Jersey: IEEE Press, 1994. 656 p.

84. Clarke R. H. A statistical theory of mobile-radio reception // Bell System Technical Journal. 1968. P. 957 1000.

85. Crespo P. M., Jimenez J. Computer simulation of radio channels using a harmonic decomposition technique // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 1995. V. 44. P. 414-419.

86. Лавриненко В. M. Использование радиотехнической системы ближней навигации с каналом передачи информации в качестве вторичного радиолокатора // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Общетехническая. 1980. №4. С. 44-51.

87. Parsons J. D. The Mobile Radio Propagation Channel. Wiley, 2000. 4181. P

88. Варакин Л.Е. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: Радио и связь, 1985. 384 с.

89. Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости. М.: Госэнергоиздат. 1956. 152 с.

90. Barker R. H. Group synchronizing of binary digital systems // Communication Theory. 1953. P. 273 287.

91. Kasami T. Weight distribution formula for some class of cyclic codes // Coordinated Science Laboratory University of Illinois Technical Report №R-285.1966.

92. Kasami T. Weight distribution of Bose-Chaudhuri-Hocquenghem codes // Combinatorial Mathematics and Its Applications. 1969. P. 335 — 357.

93. Golomb S. W. Shift Register Sequences. San Francisco: Holden-Day,1967.

94. Sarwate D. V., Pursle M. B. Crosscorrelation properties of pseudorandom and related sequences // Proceedings of the IEEE. 1980. V. 68. P. 593 620.

95. Olsen J. D., Scholtz R. A., Welch L. R. Bent-function sequences // IEEE Transactions on Information Theory. 1982. V. IT-28. P. 858 864.

96. Kumar P. V., Scholtz R. A., Welch L. R. Generalized bent functions and their properties // Journal of Combinatorial Theory. 1985. V. 40. P. 90 107.

97. Rothaus O. On bent functions // Journal of Combinatorial Theory. 1976. V. 20. P. 300-305.

98. Gold R. Optimal binary sequences for spread spectrum multiplexing // IEEE Transactions on Information Theory. 1967. V. IT-13, P. 619 621.

99. Gold R. Maximal recursive sequences with 3-valued recursive cross correlation functions // IEEE Transactions on Information Theory. 1968. V. IT-14. P. 154-156.

100. Klapper A. d-form sequences: Families of sequences with low correlationvalues and large linear spans // IEEE Transactions on Information Theory. 1995. V. 41. P. 423-431.

101. Antweiler M., Borner L. Complex sequences over GF (p) with a two-level autocorrelation function and a large linear span // IEEE Transactions on Information Theory. 1992. V. 38. P. 120 130.

102. Klapper A., Chan A. H., Goresky M. Cascaded GMW sequences // IEEE Transactions on Information Theory. 1993. V. 39. P. 177 183.

103. No J. S., Kumar P. V. A new family of binary pseudorandom sequences ' having optimal periodic correlation properties and large linear span // IEEE Transactions on Information Theory. 1989. V. IT-35. №2. P. 371 379.

104. No J.-S. Generalization of GMW Sequences and No Sequences // IEEE Transactions on Information Theory. 1996. V. 42. №1. P. 260 262.

105. Scholtz R. A., Welch L. R. GMW sequences // IEEE Transactions on Information Theory. 1984. V. 30. P. 548 553.

106. Оппенгейм А., Шаффер P. Цифровая обработка сигналов. M.: Техносфера, 2007. 856 с.

107. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Алгоритм синхронизации подвижных цифровых радиосистем передачи информации при наличии мешающих отражений // Научный вестник НГТУ. 2009. № 2. С. 51 59.

108. Богданович В. А., Вострецов А. Г. Теория устойчивого обнаружения, различения и оценивания сигналов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 320 с.

109. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М: Наука, 1979. 408 с.

110. Chan К. W., So Н. С. Accurate Frequency Estimation for Real Harmonic Sinusoids // IEEE Signal Processing Letters. 2004. Т. 11. C. 609 611.

111. Valin J. M. и др. An Iterative Linearised Solution to the Sinusoidal Parameter Estimation Problem// Computers & Electrical Engineering. 2010. V.36. №4. P. 603-616

112. Ширман Я. Д. и др. Радиоэлектронные системы: Основы построения и теория. Справочник. М.: Радиотехника, 2007. 512 с.

113. Файнзильберг JI. С. Частотно-избирательная фильтрация в информационных технологиях обработки сигналов // Управляющие системы и машины. 2002. №2. С. 54 59.

114. Павлов А. С. Исследование характеристик приема сигналов в радиотехнических системах передачи данных между быстродвижущимися объектами // Научный вестник НГТУ. 2009. №3. С. 49-56.

115. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Исследование алгоритма режекции пассивных помех в системах синхронизации // Известия вузов России. Радиоэлектроника. 2009. №4. С. 19 23.

116. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Исследование алгоритма фиксации временного положения синхросигнала в условиях воздействия мешающихотражений от подстилающей поверхности и гармонической помехи // Доклады АН ВШ. 2008. №2. С. 65 76.

117. Вострецов А. Г., Павлов А. С. Обнаружение сигнала от быстродвижущегося источника при наличии мешающих отражений от подстилающей поверхности // Доклады АН ВШ. 2008. № 1. С. 64 72.

118. Богданович В. А., Вострецов А. Г., Пономаренко Б. В. Оценивание временного положения пакета импульсов с учетом рассеяния сигнала. // Радиотехника. 2006. №6. С. 8 12.

119. Лемешко Б. Ю. и др. Моделирование распределений статистик непараметрических критериев согласия при проверке сложных гипотез относительно обратного гауссовского закона // Автоматика и телемеханика. 2010. №7. С. 83 102

120. Кестер У. Аналого-цифровое преобразование. Москва: Техносфера, 2007. 1019 с.

121. Lee J. S., Miller L. E. CDMA Systems Engineering Handbook. Artech House, Boston, 1998. 1228 p.

122. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. СПб: Питер, 2006.607 с.

123. Akos D. М. и др. Direct Bandpass Sampling of Multiple Distinct RF Signals // IEEE Transactions on Communications. 1999. №7. V. 47. P. 983 988.

124. TMS320C67x FastRTS Library Programmer's Reference. 2002. URL: http://focus.ti.com/lit/ug/sprul00a/sprul00a.pdf (дата обращения: 25.02.2010).

125. TMS320C62x/64x FastRTS Library Programmer's Reference // Texas Instruments Incorporated. 2003. URL: http://focus.ti.com/general/docs/lit/getliterature.tsp?baseLiteratureNumber=spru653 (дата обращения: 25.02.2010).

126. Analog Devices Incorporated VisualDSP++ 5.0 Run-Time Library Manual for SHARC® Processors // Analog Devices Incorporated. 2010. URL: http://www.analog.com/static/imported-files/soflwaremanuals/ 5021krtlman.revL2.pdf (дата обращения: 25.02.2010).

127. Multicore Fixed and Floating-Point Digital Signal Processor. Data Manual. // Texas Instruments Incorporated. 2010. URL: http://focus.ti.com/lit/ds/svmlink/tms320c6674.pdf (дата обращения: 25.02.2010).